La plupart des secteurs ont des organismes de certification volontaires qui attestent de la qualité de leurs membres.
Par exemple, dans le monde de l’investissement, un analyste financier agréé (CFA) est une personne qui a été certifiée par le CFA Institute après avoir passé trois examens rigoureux testant son sens de l’investissement et de la finance.
Bien que la participation à l’examen du CFA soit volontaire, il est devenu la référence à laquelle la plupart des professionnels de l’investissement sont mesurés, et sa sélectivité – moins d’un candidat sur cinq réussit les trois niveaux – est un véritable indicateur de qualité.
Pourtant, lorsqu’il s’agit de données, les spécialistes du marketing ne disposent traditionnellement pas du même type de normes rigoureuses pour mesurer la qualité de leurs données.
À l’instar d’un investisseur qui se fie aveuglément aux affirmations de redditors sur WallStreetBets, les marques doivent simplement croire que les données d’audience qu’elles achètent pour alimenter leurs campagnes de marketing et de publicité donneront des résultats optimaux. Cette approche n’est pas suffisante pour assurer le succès du marketing à long terme.
Aujourd’hui, l’écosystème des données marketing commence à être soumis à des normes de qualité similaires qui sont essentielles pour favoriser la confiance et la transparence dans ce qui a été un domaine opaque jusqu’à présent. Voici un aperçu de ce qui est nécessaire et pourquoi les spécialistes du marketing devraient s’y intéresser.
Étape 1 : Soutien total à la certification des données
La qualité des données est un sujet de conversation fréquent chez les spécialistes du marketing. En septembre 2020, le terme a atteint sa plus grande popularité sur les tendances Google depuis juillet 2005.
Alors que le marketing continue de pousser vers la personnalisation et, surtout, que la réglementation sur la vie privée continue d’évoluer, les marketeurs ont besoin d’une assurance sur la qualité et la conformité de leurs données tierces.
Par où commencer ?
La première étape consiste à établir des normes industrielles mutuellement acceptées en matière de qualité des données. Cela équivaudrait à définir le programme et le format des épreuves de l’examen du CFA.
Cependant, lorsqu’ils achètent des données de tiers, les acheteurs accordent traditionnellement une grande confiance aux fournisseurs sans obtenir le même format transparent et normalisé d’informations.
De nombreuses considérations entrent en jeu lors de l’achat de données : comment et d’où proviennent-elles ? Sont-elles récentes ? Comment ont-elles été modélisées ? Sont-elles authentiques ou pleines d’informations générées par des robots ?
Les acheteurs s’attendent à ce que leurs données soient de haute qualité, mais la plupart n’ont pas de mesures standardisées pour l’évaluer. Alors que les discussions sur la réglementation des données se poursuivent, de nombreux fournisseurs tiers cherchent de manière proactive à obtenir la certification d’auditeurs réputés afin de garantir une qualité de données de haut niveau. Neutronian, par exemple, a construit son cadre autour des questions précédentes afin de fournir les garanties que les acheteurs de données recherchent.
Étape 2 : Démêler qualité et efficacité des données
En dehors de la certification par une tierce partie, les organisations doivent comprendre les différences entre la qualité et l’efficacité des données. La qualité des données est principalement axée sur des paramètres tels que l’exactitude, la validité et la cohérence entre les plateformes.
Elle peut se résumer ainsi : mes données sont-elles conformes aux règles de confidentialité et sont-elles utilisables ?
L’efficacité des données, quant à elle, consiste principalement à déterminer si ces données ont une application directe sur vos objectifs commerciaux. Elle pose la question suivante : « Dans quelle mesure vos données parviennent-elles à réaliser ce qu’elles sont censées faire ? ». La principale distinction entre les deux est donc la facilité d’utilisation et l’utilité.
La qualité des données est indispensable à leur efficacité, mais vous pouvez avoir une qualité de données merveilleuse qui ne vous aide pas vraiment à améliorer l’expérience client si elle ne vise pas la bonne cible.
Ensuite, pensez à la gestion des données de référence pour vous assurer que vous créez une vue fiable et faisant autorité des clients, qui peut être suivie facilement et de manière transparente sur des plateformes telles que Salesforce, Netsuite, Creatio ou d’autres plateformes CRM.
Par exemple, le nom d’un client peut varier légèrement d’une plateforme à l’autre, ce qui limite votre capacité à rassembler ces enregistrements dans une vue unique. La gestion des données de référence est un cadre qui peut unir ces enregistrements disparates et vous donner la qualité et l’efficacité des données pour rendre les informations exploitables.
En quoi cela est-il important pour les spécialistes du marketing en 2021 et au-delà ?
C’est important à plusieurs niveaux. Tout comme il y a d’innombrables impacts négatifs potentiels à suivre les conseils financiers et d’investissement d’une personne qui n’a pas de réelle expérience dans ce domaine, il en va de même pour l’utilisation de mauvaises données.
Les conséquences de mauvaises données peuvent aller d’une diminution de la satisfaction et de la fidélisation des clients à une distorsion des mesures de réussite des campagnes. Sur ce marché hyper concurrentiel, les marques ne peuvent pas se permettre de se tromper.
De plus, avec l’évolution de la réglementation sur la protection de la vie privée, il sera de plus en plus important de s’assurer que les données d’audience que votre organisation achète auprès des fournisseurs et des places de marché sont conformes et certifiées.
Le monde de l’investissement a compris l’importance de certifier ses professionnels pour maintenir la confiance et la transparence, mais nous devons appliquer cette leçon au monde des données.
S’engager auprès de fournisseurs de données qui ont franchi les étapes de la certification est un excellent premier pas pour s’assurer de la bonne qualité des données.
Cependant, c’est à votre organisation de déterminer l’efficacité de vos données. Vous devrez tester les données au fil du temps pour voir si elles font vraiment bouger les choses auprès de vos publics cibles.